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安装 Java 版 TensorFlow

TensorFlow 提供了一个 Java API,该 API 特别适合加载用 Python 创建的模型并在 Java 应用中运行这些模型。

支持的平台

以下系统支持 Java 版 TensorFlow:

  • Ubuntu 16.04 或更高版本;64 位,x86
  • macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本
  • Windows 7 或更高版本;64 位,x86

要安装 Android 版 TensorFlow,请参阅 Android TensorFlow 支持TensorFlow Android 相机演示

将 TensorFlow 与 Apache Mave 配合使用

要将 TensorFlow 与 Apache Maven 配合使用,请将以下依赖项添加到项目的 pom.xml 文件中:

<dependency>
  <groupId>org.tensorflow</groupId>
  <artifactId>tensorflow</artifactId>
  <version>1.12.0</version>
</dependency>

GPU 支持

如果系统支持 GPU,请将以下 TensorFlow 依赖项添加到项目的 pom.xml 文件中:

<dependency>
  <groupId>org.tensorflow</groupId>
  <artifactId>libtensorflow</artifactId>
  <version>1.12.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.tensorflow</groupId>
  <artifactId>libtensorflow_jni_gpu</artifactId>
  <version>1.12.0</version>
</dependency>

示例程序

以下示例演示了如何使用 TensorFlow 编译 Apache Maven 项目。首先,将 TensorFlow 依赖项添加到项目的 pom.xml 文件中:

<project>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>org.myorg</groupId>
  <artifactId>hellotensorflow</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <properties>
    <exec.mainClass>HelloTensorFlow</exec.mainClass>
    <!-- The sample code requires at least JDK 1.7. -->
    <!-- The maven compiler plugin defaults to a lower version -->
    <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.tensorflow</groupId>
      <artifactId>tensorflow</artifactId>
      <version>1.12.0</version>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

创建源文件 (src/main/java/HelloTensorFlow.java):

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;

public class HelloTensorFlow {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    try (Graph g = new Graph()) {
      final String value = "Hello from " + TensorFlow.version();

      // Construct the computation graph with a single operation, a constant
      // named "MyConst" with a value "value".
      try (Tensor t = Tensor.create(value.getBytes("UTF-8"))) {
        // The Java API doesn't yet include convenience functions for adding operations.
        g.opBuilder("Const", "MyConst").setAttr("dtype", t.dataType()).setAttr("value", t).build();
      }

      // Execute the "MyConst" operation in a Session.
      try (Session s = new Session(g);
          // Generally, there may be multiple output tensors,
          // all of them must be closed to prevent resource leaks.
          Tensor output = s.runner().fetch("MyConst").run().get(0)) {
        System.out.println(new String(output.bytesValue(), "UTF-8"));
      }
    }
  }
}

编译并执行:

mvn -q compile exec:java  # Use -q to hide logging

上述命令会输出:Hello from version

将 TensorFlow 与 JDK 配合使用

TensorFlow 可通过 Java 原生接口 (JNI) 与 JDK 配合使用。

下载

  1. 下载 TensorFlow Jar Archive (JAR):libtensorflow.jar
  2. 根据您的操作系统和处理器支持下载并解压缩 Java 原生接口 (JNI) 文件:
JNI 版本网址
Linux
Linux(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow_jni-cpu-linux-x86_64-1.12.0.tar.gz
Linux(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow_jni-gpu-linux-x86_64-1.12.0.tar.gz
macOS
macOS(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow_jni-cpu-darwin-x86_64-1.12.0.tar.gz
Windows
Windows(仅支持 CPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow_jni-cpu-windows-x86_64-1.12.0.zip
Windows(支持 GPU) https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflow_jni-gpu-windows-x86_64-1.12.0.zip

编译

使用上一个示例中的 HelloTensorFlow.java 文件,编译使用 TensorFlow 的程序。确保您的 classpath 可以访问 libtensorflow.jar

javac -cp libtensorflow-1.12.0.jar HelloTensorFlow.java

运行

要执行 TensorFlow Java 程序,JVM 必须访问 libtensorflow.jar 和提取的 JNI 库。

Linux / mac OS

java -cp libtensorflow-1.12.0.jar:. -Djava.library.path=./jni HelloTensorFlow

Windows

java -cp libtensorflow-1.12.0.jar;. -Djava.library.path=jni HelloTensorFlow

上述命令会输出:Hello from version

从源代码编译

TensorFlow 是开源系统。请阅读相关说明,了解如何从源代码编译 TensorFlow 的 Java 和原生库。